เทคโนโลยี

DiLoCo: การฝึกอบรมแบบกระจายของโมเดลใน Gonka

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น GPT หรือ Qwen ได้รับการฝึกอบรมบนคลัสเตอร์ GPU ขนาดใหญ่ที่เชื่อมต่อกันด้วยช่องสัญญาณความเร็วสูง DiLoCo (Distributed Local Computation) เปลี่ยนเกม — ช่วยให้สามารถฝึกอบรมโมเดลดังกล่าวผ่านอินเทอร์เน็ตปกติได้ โดยไม่ต้องมีศูนย์ข้อมูลเดียว

ทำไมต้องมีการฝึกอบรมแบบกระจาย

โมเดล AI สมัยใหม่มีพารามิเตอร์หลายแสนล้านตัว การฝึกอบรมโมเดลดังกล่าวต้องใช้ GPU หลายร้อยตัวที่ทำงานพร้อมกัน แนวทางดั้งเดิมคือการรวบรวม GPU ทั้งหมดในศูนย์ข้อมูลเดียวและเชื่อมต่อด้วย InfiniBand ซึ่งมีราคาแพง จำกัดขนาด และสร้างจุดบกพร่องเดียว DiLoCo ช่วยให้สามารถกระจายการฝึกอบรมไปยังคลัสเตอร์ต่างๆ ทั่วโลกได้

DiLoCo ทำงานอย่างไร

กลุ่ม GPU แต่ละกลุ่ม (เช่น 8xH100) ฝึกโมเดลในเครื่องโดยใช้ optimizer AdamW ทุก ~1 000 ก้าว กลุ่มต่างๆ จะซิงค์กันผ่าน global optimizer (Nesterov momentum) การซิงค์ใช้แบนด์วิดท์น้อยมาก — แค่ช่องทางอินเทอร์เน็ตปกติก็พอ ต่างจากวิธีดั้งเดิมอย่างสิ้นเชิงที่ GPU แลกเปลี่ยนข้อมูลกันทุกก้าว

สิ่งนี้ให้อะไรกับเครือข่าย Gonka

ด้วย DiLoCo ทำให้ Gonka สามารถฝึกฝนโมเดลที่มีพารามิเตอร์ 30-50 พันล้านตัวโดยใช้ GPU ของโฮสต์ที่กระจายอยู่ทั่วโลกได้ โดยไม่จำเป็นต้องมีศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ เพียงแค่มีคลัสเตอร์ GPU 8 ตัวที่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตก็เพียงพอแล้ว สิ่งนี้ทำให้การฝึกฝน AI กระจายศูนย์อย่างแท้จริงและเปิดทางไปสู่โมเดลที่ฝึกฝนโดยชุมชนเอง
DiLoCo — เทคโนโลยีการฝึกอบรมโมเดล AI ผ่านอินเทอร์เน็ต คลัสเตอร์ GPU ทำงานอย่างอิสระและซิงโครไนซ์กันไม่บ่อยนัก ทำให้ Gonka สามารถฝึกโมเดลได้โดยไม่ต้องมีศูนย์ข้อมูลรวมศูนย์

ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมหรือไม่?

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับเศรษฐกิจ GNK หรือเริ่มสร้างรายได้ตอนนี้

อ่านเพิ่มเติม